基于日志挖掘的网站分类目录用户心智模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 图表目录 | 第10-13页 |
| 1 引言 | 第13-19页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·理论意义 | 第14-15页 |
| ·实践意义 | 第15页 |
| ·研究思路 | 第15-17页 |
| ·研究框架 | 第15-16页 |
| ·文章结构 | 第16-17页 |
| ·论文的创新和难点 | 第17-19页 |
| 2 电子商务网站分类目录与用户心智模型研究 | 第19-33页 |
| ·心智模型相关研究 | 第20-24页 |
| ·心智模型与知识结构 | 第20-21页 |
| ·心智模型数据的获取 | 第21页 |
| ·概念相似性 | 第21-22页 |
| ·概念空间性 | 第22-23页 |
| ·概念结构的工作机制 | 第23-24页 |
| ·网站分类目录体系用户认知相关研究 | 第24-26页 |
| ·网站分类目录体系用户认知研究现状 | 第24-25页 |
| ·网站分类目录体系用户认知研究发展方向 | 第25-26页 |
| ·电子商务网站个性化推荐用户认知相关研究 | 第26-29页 |
| ·主流个性化推荐算法的简介 | 第27页 |
| ·主流推荐算法的对比分析 | 第27-29页 |
| ·网络日志挖掘研究 | 第29-33页 |
| ·网络日志挖掘的应用现状 | 第29-30页 |
| ·网络日志挖掘步骤 | 第30-31页 |
| ·网络日志研究方法的对比与选择 | 第31-33页 |
| 3 基于日志挖掘的用户心智模型研究方法 | 第33-48页 |
| ·聚类分析与用户认知的关联研究 | 第33-38页 |
| ·聚类分析在用户认知领域的应用现状及趋势 | 第34页 |
| ·相似度计算研究 | 第34-36页 |
| ·聚类算法的比较与选定 | 第36-38页 |
| ·路径搜索法与用户认知的关联研究 | 第38-41页 |
| ·路径搜索网络图的表示方法 | 第38-40页 |
| ·路径搜索法在用户认知领域的应用现状及趋势 | 第40-41页 |
| ·聚类与路径搜索法的结合应用 | 第41-43页 |
| ·多维尺度法分析与用户认知的关联研究 | 第43-45页 |
| ·多维尺度法分析过程 | 第43-44页 |
| ·多维尺度法在用户认知领域的应用现状及趋势 | 第44-45页 |
| ·SPSS工具 | 第45页 |
| ·聚类与多维尺度法的结合应用 | 第45-48页 |
| ·国内外聚类分析与多维尺度法结合应用现状 | 第45-47页 |
| ·聚类分析与多维尺度法结合在用户认知领域的应用 | 第47-48页 |
| 4 实证分析 | 第48-70页 |
| ·实验设计 | 第48-50页 |
| ·实验背景 | 第48页 |
| ·实验目的 | 第48-49页 |
| ·实验整体流程及其说明 | 第49-50页 |
| ·数据处理 | 第50-70页 |
| ·数据处理平台要求 | 第50页 |
| ·日志数据预处理 | 第50-56页 |
| ·聚类分析 | 第56-59页 |
| ·概念相似性应用 | 第59-64页 |
| ·概念空间性应用 | 第64-70页 |
| 5 数据处理结果分析 | 第70-91页 |
| ·整体用户期望目录体系与网站分类目录体系差异分析 | 第70-80页 |
| ·整体概况分析 | 第70页 |
| ·典型目录选择与分析 | 第70-76页 |
| ·相关系数评价法则分析及整体概况修正分析 | 第76-80页 |
| ·典型类别用户期望目录体系分析 | 第80-83页 |
| ·整体用户期望的网站个性化推荐 | 第83-85页 |
| ·典型类用户期望网站个性化推荐分析 | 第85-89页 |
| ·结果应用 | 第89-91页 |
| 6 总结与展望 | 第91-95页 |
| ·本论文所做的工作 | 第91-93页 |
| ·理论角度 | 第91-92页 |
| ·实证角度 | 第92-93页 |
| ·本研究的不足 | 第93-94页 |
| ·论文前景展望 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-104页 |
| 附录 | 第104页 |
